以下是对将数据库放入 Docker 的一些优势和潜在缺点的更详细阐述： 优势 1. 快速部署和一致性： Docker 容器化使得数据库的部署变得快速和简单，可以在几分钟内启动和运行。...在不同环境（如开发、测试和生产）中保持一致的运行环境，避免了“在我机器上可以运行”的问题。 2....潜在缺点 1.数据持久性和备份： 容器默认是无状态的，必须通过配置卷（Volumes）或绑定挂载（Bind Mounts）来持久化数据。 需要特别注意数据备份和恢复策略，以保证数据安全。...结论 Docker 对于快速开发、测试环境或小型到中型的生产部署非常合适，尤其是当需要快速迭代或者部署到多个环境时。...在任何情况下，都应该对数据的安全性和备份策略给予高度重视。
从事软件开发多年对于C/C++用的比较多，可以明确说这两种编程语言也是支持跨平台，肯定还是有很多人问什么是真正意义上的跨平台，所谓的跨平台就是同一套代码在不同的操作系统都能直接去运行，这里面涉及到一个很重要的问题...，在java这门编程语言刚开始流行的时候就提到了跨平台的功能，在windows上运行的jar包直接放在linux上也能直接去运行，单纯从C/C++角度出发也是能够实现这种功能的，因为其语法实现是相同的。...但在具体实施操作过程中还是多少有些差异，特别是涉及到操作系统接口等方面，毕竟linux和windows编程给出的api的接口还是存在一定的差异，所以单纯的谈跨平台还是有点差异，针对这种情况一般在软件架构里面会区分出很多的平台代码...编译器其实就是一种转化工具，将程序转化成能够运行的二进制文件，一般而言C/C++编译器是可以通用的，不同的操作系统使用不用的编译器底层。 ?...编译器是一种工具包的集合，内部的实现也涉及到C/C++的编程，编译器的通常说的编程代码还是存在一定的差异，编译器是为代码转化做服务的，真正实现跨平台的基础部件编译器算是一种，因为不同的操作系统或者计算机架构需要具体的对应实现
参考链接： C++程序通过创建函数来检查素数 #include using namespace std; int prime(int n) { if(n>1) { int i=...=0) { i--; } if(i==1) return 1; else return 0; } else return 0; } int main() { int a; cout一个整数...=0) cout是质数"<<endl; else cout<<a<<"不是质数"<<endl; } return 0; }
Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。 解决这个速度问题的一个常见方法是用C++之类的快速语言重新编写代码，然后在上面抛出一个Python包装器。...这将使您获得C++的速度，同时保持在主应用程序中轻松使用Python。 当然，这样做的挑战是，您必须用C++重新编写代码;这是一个非常耗时的过程。...加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...cuda选项主要用于具有许多并行操作的非常大的阵列，因为在这种情况下，我们可以充分利用GPU上有这么多核心的优势。...因为在这种情况下，转换到较低级别代码所带来的优势已经消失了。 总的来说，值得一试。在几个python函数上面添加一行代码值得一试的——将您的代码速度提高2到21X!
C/C++ 中的动态内存分配是指由程序员手动进行内存分配。动态分配的内存在堆上分配，非静态和局部变量在堆栈上分配内存。 什么是应用程序？...这种灵活性在很多情况下都有帮助。此类情况的示例是Linked List、Tree 它与分配给普通变量的内存有何不同？ 对于“int a”、“char str[10]”等普通变量，内存会自动分配和释放。...在 C++ 中如何分配/释放内存？ C 使用malloc() 和 calloc()函数在运行时动态分配内存，并使用 free() 函数释放动态分配的内存。...如果堆中没有足够的内存可供分配，则新请求通过抛出类型为 std::bad_alloc 的异常指示失败，除非“nothrow”与 new 运算符一起使用，在这种情况下它返回一个 NULL 指针（滚动到节中的...因此，在使用它程序之前检查 new 产生的指针变量可能是个好主意。 int *p = new(nothrow) int; if (!
动态分配的内存在堆上分配，非静态和局部变量在堆栈上分配内存。 什么是应用程序？ 动态分配内存的一种用途是分配可变大小的内存，这对于编译器分配的内存是不可能的，除了可变长度数组。...最重要的用途是提供给程序员的灵活性。我们可以在需要和不再需要时自由分配和释放内存。这种灵活性在很多情况下都有帮助。此类情况的示例是Linked List、Tree等。...在 C++ 中如何分配/释放内存？ C 使用malloc() 和 calloc()函数在运行时动态分配内存，并使用 free() 函数释放动态分配的内存。...如果堆中没有足够的内存可供分配，则新请求通过抛出类型为 std::bad_alloc 的异常指示失败，除非“nothrow”与 new 运算符一起使用，在这种情况下它返回一个 NULL 指针。...因此，在使用 new 程序之前检查 new 产生的指针变量可能是个好主意。 int *p = new(nothrow) int; if (!
2022-12-06：定义一个概念叫"变序最大和" "变序最大和"是说一个数组中，每个值都可以减小或者不变， 在必须把整体变成严格升序的情况下，得到的最大累加和 比如，1,100,7变成1,6,7时，就有变序最大和为...14 比如，5,4,9变成3,4,9时，就有变序最大和为16 比如，1,4,2变成0,1,2时，就有变序最大和为3 给定一个数组arr，其中所有的数字都是>=0的。
我还领导思科的一个团队，该团队由解决问题者和创新者组成，为未来创造改变游戏规则的解决方案。我们团队的任务是始终在安全和协作方面处于最先进水平。...创造这种文化的关键是确保所有团队成员都相信自己是发明家。根据我的经验，没有人相信或认为我的团队中的非工程师认为必须是工程师才能发明东西。初级工程师认为你必须非常资深才能完成这个过程。...通常情况下，结合两种不同的技术来解决问题是可申请专利的。很难知道为什么，但这种思考通常会产生合理的解决方案。如果您在一小时后开始这样思考，您可能会有一些想法。...步骤3：将好主意变成可申请专利的创意 您有一个想法，但它必须是好的和新的。当您第一次看到它时，它似乎以前就做过。 但再看看：您的想法是否以新的方式或新的背景使用某些东西？...您的想法在什么确切的方面是新的？ 缩小您的想法范围后，是时候问自己了：其他人会使用它吗？
编译器（实现 C/C++ 标准）可以自由地做任何事情，因为这些是 C 和 C++ 标准未定义的。 ...像 Java 这样的语言会在发现错误后立即捕获错误，但在少数情况下，像 C 和 C++ 这样的语言会继续以一种无声但错误的方式执行代码，这可能会导致不可预测的结果。...了解未定义行为的重要性 如果用户开始在 C/C++ 环境中学习并且不清楚未定义行为的概念，那么这可能会在未来带来很多问题，比如调试其他人的代码实际上可能很难追踪未定义错误的根源。...例如，在大多数编译器中，最后一个程序生成 72 作为输出，但是基于此假设实现软件并不是一个好主意。 未定义的行为也可能导致安全漏洞，特别是由于未检查数组越界（导致缓冲区溢出攻击）的情况。...我们还有另一个优点，因为它允许我们将变量的值存储在处理器寄存器中，并随着时间的推移对其进行操作，该值大于源代码中的变量。
Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。...有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。...这就是为什么它的前两个元素是0和1了。 不明白的话就试着运行下面的代码吧： 问题7 “猴子补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？...答案： “猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。 举个例子： 大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。...如果你真的是个完人，那就太糟了，回答这个问题的时候你可能都有点创意了。 问题15 你有实施过个人项目吗？ 真的？
在许多情况下，云中的集中控制比在边缘做任何事情更有意义。 边缘计算的整个思想是将一些处理和数据保留推到网络的边缘。当我们转向收集大量数据的物联网(IoT)设备时，处理接近其收集位置的数据是有意义的。...在某些情况下，例如管理喷射引擎，大家都希望直接从边缘设备返回结果，从而减少对带宽的需求并减少响应延迟。 现在，大多数公有云产商都在推出了边缘计算服务。...但是把所有的事情都推到边缘并不总是可能的——也不总是一个好主意。 什么是云计算?你现在需要知道的一切。InfoWorld的David Linthicum解释了什么是边缘计算。...虽然这种中央控制似乎与边缘计算的概念相悖，但它们拥有这种控制有充分理由。 虽然边缘计算意味着在边缘存在独立的处理，但实际情况是向边缘移动处理并不总是一个好主意。...因此，数据是集中的，处理也是集中的，结果返回到边缘。在这种情况下，在哪里进行处理实际上并不重要。 另外，请记住，您需要维护这些流程的虚拟化，无论是在边缘还是在中央。
数据有足够的质量和数量吗？ 在监督 ML 模型中，训练数据对于模型学习需要预测的任何内容（在本例中为评论中的情绪）是必要的。如果数据质量低（大量错别字、缺失数据、错误……），模型就很难表现良好。...在这种情况下，根据给定的评论，通常会清楚标签是否需要是“正面”、“中立”或“负面”。...总的来说，重要的是要清楚地了解使用预测的要求是什么，以确保在可用的团队和工具的情况下它是可行的。 有什么利害关系？ 机器学习模型的预测总会存在一定程度的误差。...拥有一个可以对对公司提出指控的电子邮件进行错误分类的模型并不是一个好主意，因为这可能会给公司带来可怕的后果。 使用机器学习在道德上是否正确？...我需要可解释性吗？ 机器学习模型在某种程度上就像一个黑匣子：你输入一些信息，它们就会神奇地输出预测。模型背后的复杂性就是这个黑匣子背后的原因，特别是当我们与统计中的简单算法进行比较时。
在这种模式中，我们除了注重上一模式所有注重的之外，还注重性能和可扩展性。 理想情况下，我们希望这两种模式尽可能的相似。那么，我们如何才能将它们结合呢？...特别是，如果你在意成本或者延迟，保持它们的透明性或易于理解是一个好主意。 下面是来自Quora的一个有趣例子，说明了这方面的一些问题。在某些时候，我们意识到有一个Spark实现效率特别低。...最终的C++实现目前运行在一台机器上而且只花了10分钟来完成计算！ 10.数据科学与机器学习工程不为人知的故事 我们都听说并阅读过关于什么是数据科学家的回答。...现代数据科学家（“古老”数据科学家是这样吗？） 有一个不同的问题，数据科学团队如何融入机构之中。许多公司已经克服或正在克服这点。...用户在周五晚上比其他日子点击的红色按钮要多吗？用户更喜欢新内容即使它质量可能不高吗？我们如何处理新内容的冷启动与成熟内容的权衡问题？ 漏斗的第二部分是一旦提出假设，我们需要实现一个机器学习解决方案。
过去我曾经有过一些最喜欢的语言，但这种认识往往是一时的情感，随着时间推移，会发生变化。 在我的工作中，我使用 C++ 和 Python 写大型服务的后端代码。...当然，如果有成千上万的关键字，这可能是一个问题。但是大多数语言最多只有几十个关键字，这种规模下，关键字的多少是无关紧要的。...在我看来，并不是一个好主意，因为它允许我们在那些很难找到返回值的地方写上晕头转向的代码。...当内嵌一个类型时，该类型的方法会成为外部类型的方法，但当它们被调用时，该方法的接收者是内部类型，而非外部的。 有差别吗？继承通常以相同的方式工作，继承的方法也对内部类型起作用。...其次，我想做一个简短、对 Go 语言本身的批评。不处理这样的歧义似乎是一个设计或者实现错误。甚至连 C++ 都没有如此疯狂，让这种代码编译通过。这足以告诉你一些事情。 5.
许多 DeFi 平台没有使用传统的买卖双方市场，而是使用自动做市商 (AMM)，它们使用流动性池来允许数字资产在未经授权的情况下自动交易。如前所述，参与流动性挖矿的人必须将其资产存入加密流动性池。...在 AMM 发挥作用之前，加密市场的流动性是以太坊上DEX的一个问题。DEX在当时是一种新技术，界面复杂，买卖双方的数量很少。因此，找到足够多愿意定期交易的用户是一项挑战。...一个矿池拥有的资产越多，流动性越大，在去中心化交易所进行交易就越容易。流动性挖矿是个好主意吗？既然知道了流动性挖矿是什么，接下来就要考虑它是否是一种好的投资方式。...流动性挖矿可能是一个好主意，特别是因为它在投资者中非常受欢迎，因为它产生了被动收入。这意味着您无需做出积极的投资决策即可从流动性挖矿中获利。以下是加密货币流动性挖掘的其他一些优势。...流动性挖掘允许发展一个更具包容性的系统，在这个系统中，即使是小投资者也可以为市场的发展做出贡献。流动性挖矿会赔钱吗？加密货币流动性挖矿的好处可能很吸引人，但它仍然存在一些缺点。
，但决不丢弃任何具有潜在价值的想法 ---- 自然计划模式 理性思维的关键是更加理性的思考 自然计划法不一定就是常规做法 如果你在产生各种想法之前，满心期待着想出一个好主意，那么，你就不会拥有太多想法了...头脑风暴/集思广益 想到一个好主意的最佳途径是拥有许多想法。——莱纳斯·波林 捕捉你的想法 允许自己捕捉并表达任何一个念头，稍后再去考虑是否符合需要及如何操作。...当然，这之间还有一个行动步骤，即分析处理。计划过程的下一步是什么？搜罗更多的主意 不论在什么情况下，都不要忘记明确下一步的行动。...这种计划模式能帮助我们对各项工作加以分解，并推动工作的各个部分向着正确的方向发展 需要让事务更加清楚吗？...如果你想使自己的工作更加清晰，那么顺着自然计划法的模式“向上”思考是一个好办法 需要采取更多的行动吗？ 如果你所需要做的是落实更多的行动，那你就可以顺着自然计划法的思考模式“向下”走。
之所以说不合适小白，是因为目前没有几本书是在介绍在一家企业中是如何实施测试的，测试小白看完之后对于这个问题仍然一头雾水。在这种情况下，你可以参加一个培训学院，接受相关的测试培训。...相比一个通才，大部分公司更喜欢一个专家（尽管选择专才不是个好主意，因为他们的见识有局限性，但大多数 HR 觉得这是快速补满空缺职位的简便方式 ）。...3、性能测试：这种测试方法，软件是通过特定的工具来测试，并通过响应时间、最大并发等指标来评估软件产品。 类似于软件开发，软件测试是一个浩瀚的领域。所以你应该集中软件测试的一个领域。...如果你回答是“大部分时间”或“总是”，意味着你在没有阅读招聘需求的情况下盲目投递简历。那么你觉得对方招聘人员会认真评估你的简历吗？...有喜欢在艾泽拉斯冒险的吗？
静态预测性能几乎是不可能的，因此这种类型的分析有很多限制。 首先，由于我们不知道要编译成的机器代码，所以不可能静态分析 C/C++ 代码的性能。因此，静态性能分析针对的是汇编代码。...顺便说一句，乘法在循环后只需要做一次。这肯定是程序员的疏忽，但希望编译器将来能够处理它。 代码看起来不错，但它真的是最优的吗？让我们找出答案。我们将 上面的汇编代码片段带到 UICA 进行模拟。...您能看到问题吗？ 让我们仔细看看这个图表。...相反，让我们通过在真实硬件上运行两个版本来确认假设。顺便说一句，这是一个好主意，因为 UICA 等静态性能分析器并不是准确的模型。...Instructions retired: 8.20 │ Core cycles: 4.02 作为经验法则，在这种情况下
但这有那么可怕吗？面对这样的情况，你能做些什么？ 首先，我们来看看你在 C++ 中可能会遇到的一些问题。...C++ 在各个方面都很清晰吗？可能不是…… 以下是一些可能难以理解并可能让程序员糊涂的主题： 移动语义 移动语义的原则非常明确：不要复制，而是尝试“窃取”托管资源的内部结构，你应该获得不错的性能提升。...这个值可以 address 吗？可以复制吗？可以移动吗？应该移动吗？只有在极少数情况下，你才需要主动去澄清并充分理解它们。（模板化库编写、热路径等）。...但现实情况是，在可预见的未来，这可能都不会实现。拥有一个“标准”的包管理器是一个艰难的选择，尤其是它必须处理如此多的可用 C++ 的平台和系统。 ...有时你会收到一些关于不推荐使用的内容或删除特性的警告（如 C++17 中的auto_ptr），但即使在这种情况下，你也可以将编译器切换到一些较旧的 C++ 标准。
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